Warum die Landwirtschaft der größte Produktivitätsgewinner für KI sein könnte

Wenn man die Auswirkungen von KI auf die Wirtschaft diskutiert, konzentriert sich die öffentliche Debatte meist auf IT‑bezogene Jobs (Programmierung, digitale Künstler usw.), akademische Berufe (Anwälte, Ärzte) oder die wissenschaftliche Forschung. Dabei könnten jedoch wichtige Anwendungsbereiche übersehen werden, die ganze Branchen transformieren werden.

Im Allgemeinen wird KI die Produktivität dort am stärksten steigern, wo sie physische Inputs direkt optimieren, Menschen bei repetitiven Entscheidungen ersetzen und die Ressourcenzuteilung verbessern kann. Sie wird zudem in Umgebungen gedeihen, die komplex genug sind, um noch nicht automatisiert zu sein, aber nicht so komplex, dass ein höheres Maß menschlicher Intelligenz weiterhin erforderlich ist.

Eine aktuelle Studie von zwei Forschern des Korea Advanced Institute of Science and Technology und der Hana Financial Group (Südkorea) untersuchte den Zusammenhang zwischen KI‑Durchdringung und der Leistung auf Branchenebene.

Sie stellte fest, dass KI zwar die wertschöpfende Leistung in Produktion, Fertigung und Transport signifikant beeinflusst, jedoch den stärksten positiven Effekt in der Landwirtschaft hat.

They published their findings in the journal International Review of Economics & Finance¹, under the title “Artificial intelligence and productivity gains: An empirical analysis of industry heterogeneity”.

KI & Produktivität

KI nach Branche

Since the public release of ChatGPT, AI is being adopted by multiple industries in the hope it can help materialize productivity gains and create a competitive advantage for early adopters.

However, it can be difficult to exactly measure the rate of adoption and its impact. Historically, a 10% increase in information and communication technology investment is associated with a 0.5–0.6% increase in productivity. But the jury is still out on what the final number will be with AI specifically.

So far, AI has mostly been deployed in service roles: real-time customer assistance, healthcare diagnostics and monitoring, etc.

For physical roles, the main applications have been in manufacturing, where AI-enabled smart factories support predictive maintenance and operational optimization, driving cost reductions and efficiency gains.

In traditional industries like chemicals and paper, AI adoption is a lot slower so far. This can be blamed on the absence of clear digital strategies, skill shortages, cultural resistance, low consumer trust, and regulatory uncertainty.

KI‑Produktivitätsdatensatz

The researchers gathered data from a panel of 103 countries over 2010–2019, excluding countries mostly because of insufficient data.

Data on gross value added (GVA) by type of economic activity were obtained from UN Data and used as the main variable to capture economic performance across sectors and countries.

Data for foreign direct investment, gross national expenditure, inflation, labor force participation, and trade were obtained from the World Development Indicators (WDI). They also gathered human rights index scores from Our World in Data.

Data on the number of AI-related startups were collected from Crunchbase, and showed that the peak of AI startup foundations in this data set was hit in 2017, overall showing a broad acceleration of AI-related entrepreneurial activity during the mid-2010s.

Quelle: International Review of Economics & Finance

KI‑gesteuerte Produktivität nach Branche

The researchers found that AI had the strongest positive relationship with performance in agriculture, while the relationship in construction was not statistically significant.

Other industries where AI had a measurable impact were manufacturing, production, and transport.

(Es sollte auch beachtet werden, dass dieselbe Analyse mit Daten für den Zeitraum 2019‑2025 interessant wäre, angesichts des schnellen Fortschritts der KI‑Technologie)

A likely reason for the impact on agriculture is that it is already, to an extent, a heavily automated industry. Compared with a century ago, agriculture is substantially more mechanized, with tractors, automated irrigation, milking systems, and other equipment reducing the amount of manual labour required.

At the same time, many of these agricultural tasks fall into categories AIs can already handle: driving, spraying, weeding, etc.

Another factor is that agriculture has spent the last two decades moving to new methods, generating much more data and learning to act on it: multispectral satellite images, soil chemical composition, pesticide and herbicide optimization, equipment utilization, labor management, etc.

So AI arrived just at the right time to use these data and leverage them further into action through 2 mechanisms:

• Landwirten helfen, ihre Daten besser zu verstehen und effizient zu nutzen.
• Direkt auf den Feldern durch Computer Vision, autonomes Fahren, Unkrauterkennung, Drohnen und robotische Systeme unterstützen.

Investor‑Erkenntnisse

Many investment strategies today need to account for the upcoming effects of the AI revolution. In many cases, this means being wary of the potential damage AI can do to a specific activity or business model, but it can also drastically boost productivity. And apparently, nowhere is it more true than in agriculture.

This gives a good example of an emerging physical AI investment thesis, where deploying AI into real-world applications has a direct effect on the productivity of an entire economic sector.

This means that investors should expect the entire sector to become more productive, and potentially more profitable, at least for the sellers of AI systems adapted to this industry and machines able to bring AI thinking to the fields.

This sort of application requires a deep domain-specific expertise, as well as a solid distribution network already in contact with farmers. So it is likely going to benefit equipment manufacturers able to integrate AI into their machines and make them efficient in real-world conditions, particularly when those actions reduce expensive inputs.

Investieren in KI für die Landwirtschaft

Deere & Company

John Deere ist vor allem als Hersteller der ikonischen grün‑gelben Traktoren, Mähdrescher und anderer landwirtschaftlicher Geräte bekannt.

Weniger der breiten Öffentlichkeit bekannt ist, dass John Deere auch ein Technologieunternehmen ist, das seit langem in Sensoren und Software investiert und Pilotprojekte zur Nutzung von KI, Robotik, Drohnen und maschinellem Sehen in der Landwirtschaft betreibt.

Fast zwei Jahrhunderte nach seiner Gründung (1837) hat das Unternehmen stets die neuesten Innovationen in der Landwirtschaft vorangetrieben – vom verbesserten Pflugblatt bis zu den ersten Traktoren. Kürzlich hat das Unternehmen seine F&E‑Ausgaben erhöht und fokussiert sich dabei auf einige technologische Schwerpunkte: Sensoren, Konnektivität, Autonomie und alternative Energie.

Quelle: John Deere

Zum Beispiel nutzt das 2021 eingeführte System See & Spray Ultimate 36 Kameras, um Nutzpflanzen von Unkraut zu unterscheiden und den Herbizideinsatz durch Computer Vision und maschinelles Lernen zu optimieren.

Oder das John Deere Operations Center, ein digitaler Zwilling eines Bauernhofs, der Händlern Fernwartung, Programmierung und Over‑the‑Air‑Updates ermöglicht.

Quelle: John Deere

Im Bereich Autonomie arbeitet John Deere zudem daran, die automatisierten Mähdrescher aus dem Science‑Fiction‑Film Interstellar zur Realität zu machen. John Deere brachte 2022 seinen ersten vollautonomen Traktor auf den Markt, eine fahrerlose Version seines 8R‑Reihen­traktors. Er orientiert sich dank GPS und sechs Paaren Stereo‑Kameras an einer 360‑Grad‑Hinderniserkennung und Navigation. Diese Markteinführung folgte der Übernahme des Start‑ups Bear Flag Robotics für 250 Mio. $ durch Deere.

Zuletzt treibt das Unternehmen die Elektrifizierung voran, insbesondere durch die Einführung eines elektrischen Baggers, der eine Kreisel‑Batterie nutzt, ein österreichisches Unternehmen, an dem Deere 2022 die Mehrheitsbeteiligung erworben hat im Jahr 2022. Deere arbeitet außerdem an der Entwicklung eines 9‑Liter‑Ethanol‑Verbrennungsmotors, um Biokraftstoff für schwere Maschinen wie Mähdrescher zu nutzen.

Da KI und maschinelles Sehen immer effizienter und intelligenter werden, können Unternehmen wie John Deere die Effizienz ihrer kamera‑ und sensorintensiven Traktoren weiter steigern.

John Deeres Vorteil gegenüber generischen KI‑Unternehmen liegt in seinem Händlernetzwerk und seiner tiefen Erfahrung in der Landwirtschaft, was es ihm ermöglicht, diese Technologie in nützlichen, kosteneffizienten Anwendungen zu implementieren, indem bestehende Beziehungen zu Landwirten genutzt werden.

Dennoch sollten Investoren bedenken, dass Deere ein zyklischer Gerätehersteller bleibt. Die Einführung von KI kann seine Wettbewerbsposition stärken und technologie‑bezogene Einnahmen wie Software‑Abonnements erhöhen, doch Einkommen der Bauern, Erntepreise, Zinsen und Ersatzzyklen von Maschinen werden weiterhin das Ergebnis beeinflussen.

Es ist auch möglich, dass kleinere, agilere Start‑ups oder ausländische Konkurrenz die laufende KI‑ und Robotik‑Revolution in der Landwirtschaft nutzen, um die Position etablierter Marktteilnehmer wie John Deere herauszufordern.

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Studie Referenziert

^{1. Eunjung Park and Sangyoon Yi. Artificial intelligence and productivity gains: An empirical analysis of industry heterogeneity. International Review of Economics & Finance. 22 August 2026. Artikel: 105726. 10.1016/j.iref.2026.105726}